[发明专利]测试数据处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种测试数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高测试数据处理的效率。所述测试数据处理方法包括：获取待处理的测试数据对应的初始图像；对初始图像进行预处理，得到初始图像对应的标准图像；将标准图像输入预置的测试数据分析模型中进行测试分析，得到标准图像对应的测试元素，预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层；调用预置的案例数据库对测试元素进行测试案例匹配，得到测试元素对应的目标测试案例。此外，本发明还涉及区块链技术，目标测试案例可存储于区块链节点中。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种测试数据处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着计算机技术的高速发展，软件行业也高速发展。测试属于软件开发过程中的一个重要环节，经过案例测试，可以验证开发软件的稳定性和兼容性，发现软件错误和缺陷，并且只有测试通过了，开发软件才有机会上线推广。

在软件开发的过程中，通常会遇到一种测试场景中需要同时执行多个功能的测试，如果在每次测试过程中，均完全依赖开发人员进行各个测试程序的编写以及组合，会严重影响开发软件的测试效率，进而导致测试案例的处理效率低。

发明内容

本发明提供了一种测试数据处理方法、装置、设备及存储介质，用于提高测试数据处理的效率。

本发明第一方面提供了一种测试数据处理方法，所述测试数据处理方法包括：从预置的案例数据库中查询待处理的测试数据，并获取所述测试数据对应的初始图像；对所述初始图像进行预处理，得到所述初始图像对应的标准图像；将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中进行测试分析，得到所述标准图像对应的测试元素，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层；调用预置的案例数据库对所述测试元素进行测试案例匹配，得到所述测试元素对应的目标测试案例。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，在所述从预置的案例数据库中查询待处理的测试数据，并获取所述测试数据对应的初始图像之前，所述测试数据处理方法还包括：获取多个样本测试数据图像和训练模型；对所述多个样本测试数据图像进行元素提取，得到每个样本测试数据图像中的多个训练元素；将每个样本测试数据图像中的多个训练元素作为训练样本数据；将所述训练样本数据输入所述训练模型进行模型训练，并将训练完成的训练模型作为测试数据分析模型。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述对所述初始图像进行预处理，得到所述初始图像对应的标准图像，包括：对所述初始图像进行灰度化处理，得到灰度化图像；对所述灰度化图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行降噪处理，得到降噪图像；对所述降噪图像进行边缘检测并去除背景图像，得到标准图像。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中进行测试分析，得到所述标准图像对应的测试元素，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层，包括：将所述标准图像输入预置的测试数据分析模型中，所述预置的测试数据分析模型包括输入层、隐藏层和输出层；通过所述输入层对所述标准图像进行特征提取，得到图像特征数据；通过所述隐藏层对所述图像特征数据进行非线性化处理，得到非线性化数据；通过所述输出层对所述非线性化数据进行元素提取，得到所述标准图像对应的测试元素。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，所述调用预置的案例数据库对所述测试元素进行测试案例匹配，得到所述测试元素对应的目标测试案例，包括：获取测试元素对应的元素类型，所述元素类型包括操作系统、控件和页面通用功能；根据所述元素类型，从预置的案例数据库中匹配所述测试元素对应的测试案例，得到目标测试案例。